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幾年之前，我們開始使用循環神經網絡（RNN：Recurrent Neural Networks）來直接學習一個輸入序列（如一種語言的一個句子）到一個輸出序列（另一種語言的同一個句子）的映射。其中基於短語的機器學習（PBMT）將輸入句子分解成詞和短語，然後很大程度上對它們進行獨立地翻譯，而神經機器翻譯（NMT）則將整個輸入句子視作翻譯的基本單元。這種方法的優點是：相比於之前的基於短語的翻譯系統，這種方法所需的工程設計更少。當其首次被提出時，NMT 在中等規模的公共基準數據集上就達到了可與基於短語的翻譯系統媲美的準確度。
本文出自: https://buzzorange.com/techorange/2016/09/29/google-translation-gnmt/
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